文章核心观点 - DeepSeek实验室因其“零外部融资、无商业化压力”的独特模式，在全球AI行业中构建了最坚固的护城河，使其能够专注于AGI研究而不受资本裹挟 [2][8][13] 市场预期与行业竞争格局 - 市场对DeepSeek在农历新年前发布更强大新模型期待高涨，但行业已习惯每隔一两个月就有新的“开放权重”模型发布，DeepSeek的新模型可能难以再次震惊世界 [3] - DeepSeek通过发布V3和R1打响了MIT License许可开源模型的第一枪，但已不再是市场上最开放的实验室，因其未开源训练数据集或主代码库 [4] - 目前全球开放程度排名前三的模型分别来自NVIDIA（Nemotron 3）、Allen Institute（Olmo 3）和穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI，K2-V2） [5] - DeepSeek的模型在开放模型中已不再是最强、最便宜或最开放的 [8] 独特的“零融资”商业模式 - DeepSeek是全球顶尖AI实验室中唯一坚持“零外部融资”的异类，其创始人梁文锋将控制权看得比融资更重要 [3][10] - 公司通过其关联的量化基金“幻方量化”的利润来自筹资金，该基金在去年以53%的回报率创造了超过7亿美元（约50亿人民币）的利润，并用于购买GPU和招聘人才 [3][12] - 2023年公司成立初期寻求风险投资失败，因中国VC的短视和风险厌恶，但这反而使其避免了商业化KPI压力，只需对技术负责 [3][10] - 即便在获得全球知名度后，公司仍拒绝筹集外部资金，以保持对自身命运和AGI研究目标的完全控制权 [12][13] 资金充裕带来的组织问题 - 过多的外部资金会滋生“大公司病”，例如资源内耗、部门宫斗以及浮夸的排场，如某些实验室在健身房使用印有自家Logo的定制杠铃片 [3][16] - 外部融资会带来估值、股票期权以及商业化的期望，这可能导致组织层级化、嫉妒和人才被挖角 [16][17] - 相比之下，DeepSeek因无外部资金，组织架构极度扁平，内部没有资源竞争和官僚主义，有利于研究想法的支持与实施 [15] 算力与创新效率的关系 - 前OpenAI研究员Ilya Sutskever指出，颠覆性创新并不总是需要无限堆算力，例如Transformer架构最初仅使用了8到64张GPU [3][14] - 对于研究而言，需要一定量的算力，但并非绝对需要最大量的算力，过多的资金和算力反而可能让团队变懒，失去“科研品味” [3][14][15] - DeepSeek通过消除“因有钱就必须购买更多算力”的必要性，避免了资源分配的内部斗争，使良好的研究品味能得到最大支持 [15] 行业融资趋势对比 - 全球AI行业资金涌入剧烈，几乎所有有影响力的实验室都在筹集更多资金，例如埃隆·马斯克的xAI近期完成了高达200亿美元的E轮融资 [3][11] - 一批由明星研究员领导、风投支持的“AI新实验室”涌现，如Thinking Machines Lab、SSI（已筹集30亿美元）和AMI Labs [11][17] - 在此背景下，DeepSeek坚持自筹资金，使其激励机制与行业内其他实验室截然不同，实现了内部目标与AGI研究的最大化对齐 [18]